Bedrijven hadden nog nooit zoveel macht in hun handen: voor de allereerste keer hebben ze ongeëvenaarde hoeveelheden data die ze kunnen gebruiken zoals ze willen, om weloverwogen beslissingen te nemen. Maar de hoeveelheid data die ze hebben, neemt alleen maar toe. Bedrijven moeten constant die data benutten, om te zorgen dat ze de best mogelijke beslissingen nemen voor hun team. En hoe kunnen ze dat doen? Wat is de beste manier om data te gebruiken om goede beslissingen te nemen? Hoe kunnen data veilig verwerkt worden? We bespreken deze vragen en nog veel meer in deze post.
Data analytics: wat is het?
Eenvoudig gezegd verzamelt data analytics ruwe data en maakt er waardevolle informatie van. Dit betekent dat de data moet worden omgezet in begrijpelijke informatie en geanalyseerd om de best mogelijke beslissingen voor het bedrijf te nemen. Er zijn vier vormen data analytics: voorspellende data analytics, normatieve data analytics, diagnostische data analytics en beschrijvende data analytics. Laten we eens naar de verschillen kijken:
Voorspellende data analytics: dit is de meest voorkomende vorm van data analytics, gebruikt om trends, correlaties en oorzakelijke verbanden te identificeren en bestaat uit twee specifieke secties: voorspellende modellen en statistische modellen.
Voorspellende modellen: een campagne kan kijken naar de gemiddelde demografie om te anticiperen op campagneresultaten.
Statistische modellen: statistische modellen worden dan gebruikt om de data te begrijpen en conclusies te trekken.
Normatieve data analytics: hierbij komen big data en kunstmatige intelligentie samen om uitkomsten te voorspellen en acties voor de toekomst te identificeren, met gebruikmaking van optimalisatie en steekproeven.
Optimalisatie: met behulp van optimalisatie kunnen data analysts specifieke gebieden vinden die moeten worden verbeterd en daaraan werken; de kwaliteit blijft behouden en er wordt alleen gewerkt aan datgene wat verbeterd moet worden.
Steekproeven: dit kan worden gebruikt om nieuwe, eerder nog niet geprobeerde combinaties te creëren om te zien of er iets onverwachts gebeurt.
Diagnostische data analytics: de derde vorm van data analytics is zeker de minst opwindende, maar is extreem belangrijk voor verbeteringen; diagnostische data analytics bekijkt de resultaten uit het verleden om beslissingen te nemen met behulp van ontdekken en waarschuwingen, en vragen en inzoomen.
Ontdekken en waarschuwingen: deze vooraf ingestelde meldingen helpen je te anticiperen op problemen voordat ze optreden, door met data uit het verleden mogelijke storende situaties te melden.
Vragen en inzoomen: deze gaan nog dieper in op de data en verklaren waarom iets is opgetreden, met behulp van data.
Beschrijvende data analytics: de andere vormen van data analytics zouden nutteloos zijn zonder beschrijvende data analytics. Het hebben van belangrijke data is geweldig, maar alleen als die op de juiste wijze kunnen worden gepresenteerd, met behulp van ad hoc rapportage of vaste rapportages.
Ad hoc rapportage: deze rapporten worden spontaan gecreëerd om een specifieke kwestie aan te pakken en helpen gedetailleerde data te leveren om een probleem op te lossen.
Vaste rapportages: dit vooraf ontworpen rapport wordt regelmatig uitgegeven, zoals een maandelijks of wekelijks rapport, om een overzicht te geven van een specifiek onderwerp.
Voordelen van data analytics
Ondanks het algemene voordeel van data analytics, namelijk het gebruik van kwalitatieve data om de beste beslissingen te nemen, biedt data analytics nog veel meer voordelen die van grote waarde kunnen zijn voor je bedrijf. Laten we dit eens bespreken.
Personaliseren van de klantervaring
Door het verzamelen van data van veel verschillende kanalen, ben je in staat om meer en meer informatie te verzamelen over je klanten, om zo de klantervaring nog verder te verpersoonlijken. Meer informatie en data over klantengedrag kunnen een enorm verschil maken als het gaat om winst.
Ondersteunen bij grote, zakelijke beslissingen
Als het bedrijf financiële verliezen lijdt of afnemende productiviteit, kunnen data analytics worden gebruikt om data uit het verleden en de toekomst te analyseren om conclusies te trekken. Zijn er bepaalde medewerkers die beter presteren dan andere? Veroorzaakt het beleid voor thuiswerken van het bedrijf negatieve productiviteit? Kijken naar bedrijfsbrede data kan helpen zakelijke beslissingen te beïnvloeden.
Stroomlijnen van activiteiten
Data kunnen aantonen waar je moet verbeteren of waar efficiëntie en productiviteit beperkt zijn. Het zien van de data over hoe elk onderdeel van het bedrijf werkt, kan je helpen bij het identificeren van probleemgebieden en het gebruiken van data om hoogwaardige beslissingen te nemen, vooral in sectoren waar veel veranderingen worden ervaren, zoals retail (vraag varieert significant van seizoen tot seizoen).
Voorkomen van risico's en aanpakken van kwesties
Preventieve data analytics spelen hier een rol en zijn een geweldige optie voor bedrijven die de potentiële risico's van klanten- of personeelsdiefstal, oninbare vorderingen, personeelsveiligheid en juridische aansprakelijkheid willen vermijden. Met het gebruik van voorspellende modellen kunnen bedrijven toekomstige problemen voorspellen en deze aanpakken voordat ze daadwerkelijk gebeuren. En als er zich problemen voordoen, kan de analyse van eerdere beslissingen een juiste manier voorstellen om het af te handelen.
Verbeteren van beveiliging
Omdat steeds meer bedrijven data gebruiken om beslissingen te nemen, groeien de risico's van cybersecurity. Met behulp van data over eerdere schendingen of cyberattacks kunnen cybersecurity teams van bedrijven zien wat er misgegaan is, de aanval stoppen en actie ondernemen om een gelijksoortig probleem in de toekomst te voorkomen.
Data in het bedrijf: hoe helpt het?
Om slimme beslissingen te nemen, heb je data nodig. En omdat de markt op een enorme hoge snelheid beweegt, kunnen data je helpen om:
te bepalen wie je klanten zijn;
te beslissen hoe je je klanten wilt bereiken;
je specifieke markt te bepalen;
concurrenten te definiëren;
je te laten weten wat er op dit moment gebeurt in de markt;
toekomstige voorspellingen te doen.
Dat klinkt als veel, toch? Dat is het ook. Data analytics kan het verschil maken tussen een slimme bedrijfsbeslissing en een beschadigende. Want met het bewijs waarom iets werkt, ben je ook beter voorzien om toekomstige beslissingen te nemen. Laten we, nu we besproken hebben wat data analytics is en wat de verschillende vormen zijn, eens bespreken hoe je een hoogwaardige data-analyse kunt uitvoeren in slechts vijf stappen.
Hoe kun je data gebruiken om beslissingen te nemen
Als je op het punt staat een grote beslissing te nemen, kun je twijfelen hoe of wat. Kijk je naar data uit het verleden? Of toekomstige voorspellingen? En hoe staat het met je instinct? Het kan op dat moment moeilijk zijn, maar als je data gebruikt om beslissingen te nemen, ben je beter voorbereid en dat kun je in slechts vijf stappen doen.
Stap 1: Weet wat je wilt
Oké, dit klinkt als een logische stap, maar het is vrij belangrijk. Je kunt niet je ideale oplossing bereiken als je niet weet wat je wilt! Zorg dat je, voordat je verdere actie onderneemt, een duidelijk beeld hebt van wat je wilt bereiken met deze beslissing, in combinatie met je visie over de toekomst van het bedrijf. Als je het niet zeker weet, bekijk dan de jaarlijkse doelen en belangrijke resultaten van je bedrijf om je beslissing te onderbouwen.
Stap 2: Bepaal databronnen
Nu je je visie duidelijk hebt gedefinieerd, is het tijd om erachter te komen waar je die data vandaan kunt halen. Want, met alleen een visie en geen data, kun je nog geen slimme beslissing nemen. Om data te verzamelen, moet je beslissen welke cijfers je wilt onderzoeken, zoals de bruto winstmarge, het investeringsrendement, de productiviteit, het totaal aantal klanten en de terugkerende inkomsten. En om je data te verzamelen, zijn er rapportagehulpmiddelen zoals Power BI van Microsoft. Op deze manier kun je data van verschillende bronnen verzamelen om een algeheel beeld van de status van je bedrijf te krijgen.
Stap 3: Organiseren van de data
Het verzamelen van data is nuttig, maar alleen als je die weet te gebruiken. In feite zijn de data die je verzamelt nutteloos behalve als je weet hoe je ze moet gebruiken. Zodra je je data hebt verzameld, moet je ervoor zorgen dat ze duidelijk worden weergegeven en gevisualiseerd, zodat data analysts slimme conclusies kunnen trekken uit die data. Executive dashboards presenteren de data duidelijk en zodat ze gemakkelijk te lezen zijn.
Stap 4: Analyseren van de data
Je hebt je data verzameld en op een voor iedereen duidelijke manier weergegeven, dus wat nu? Het is nu tijd om daadwerkelijk je data te analyseren en conclusies te trekken die je beslissingsproces kunnen begeleiden. Gebruik zowel de data die je zelf verzameld hebt als externe bronnen om de beste mogelijke beslissing te nemen.
Stap 5: Conclussies trekken
Terwijl je je data aan het analyseren bent, begin je al met het trekken van conclusies. Het is echter belangrijk om hier een compleet aparte stap van te maken, zodat je conclusies op zichzelf staan. Bij het trekken van conclusies moet je jezelf de volgende vragen stellen:
Welke conclusie, die ik al had, trek ik?
Welke conclusies zijn nieuw?
Hoe kan ik deze nieuwe informatie gebruiken om te voldoen aan zakelijke doelen?
De antwoorden op deze vragen zullen je helpen je beslissingen met succes te nemen en dan is het zover. Je hebt je data-analyse afgerond.
Je toekomst in data analytics
Hebben we je ervan overtuigd dat je toekomst in data analytics ligt? Het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics voorspelt ten slotte dat de vraag naar functies in data analytics zal groeien met 23% tussen 2021 en 2031, veel sneller dan de toename van 5% in andere branches. Dat hadden wij bij Ironhack al verwacht. Wij bieden een Data Analytics Bootcamp om je voor te bereiden op het begin van je carrière. We leren je alles wat je moet weten over hoe je een concurrerende kandidaat voor startersfuncties in data analytics in vrijwel elke sector kunt zijn. En zodra je wat ervaring hebt, ligt de wereld open voor je. Je kunt ervoor kiezen om te specialiseren op een specifiek gebied of vorderingen te maken in je voorkeursfunctie. Met concurrerende salarissen en heel veel ruimte voor groei is er geen betere keuze.
Bekijk onze Data Analytics Bootcamp vandaag nog en ga voor een carrière in tech: je zult ons dankbaar zijn!
